DP-100 試験問題 366
短い文章形式で記述された12,000件の顧客レビューを含むCSVファイルを使用して感情分析を実行します。このCSVファイルをAzure Machine Learning Studioに追加し、実験の開始点となるデータセットとして構成します。データセット内の顧客レビュー列からキーフレーズを抽出するために、テキストからのNグラム特徴抽出モジュールを実験に追加します。
顧客レビューのテキストから新しい n-gram 辞書を作成し、最大 n-gram サイズを 3 文字に設定する必要があります。
何を選択すればよいですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
顧客レビューのテキストから新しい n-gram 辞書を作成し、最大 n-gram サイズを 3 文字に設定する必要があります。
何を選択すればよいですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
DP-100 試験問題 367
次のように定義された 6 つのデータ ポイントを含む Python NumPy 配列を評価します。
データ = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 機械学習ライブラリの k 分割アルゴリズム埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
電車: [10 40 50 60]、テスト: [20 30]
電車: [20 30 40 60]、テスト: [10 50]
電車: [10 20 30 50]、テスト: [40 60]
出力を生成するには、クロス検証を実装する必要があります。
コード セグメントをどのように完了する必要がありますか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックスで適切なコード セグメントを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
データ = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 機械学習ライブラリの k 分割アルゴリズム埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
電車: [10 40 50 60]、テスト: [20 30]
電車: [20 30 40 60]、テスト: [10 50]
電車: [10 20 30 50]、テスト: [40 60]
出力を生成するには、クロス検証を実装する必要があります。
コード セグメントをどのように完了する必要がありますか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックスで適切なコード セグメントを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
DP-100 試験問題 368
注: この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。質問セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning を使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdrive を使用して、モデルの AUC メトリックを最適化するパラメータを見つけます。次のコードを実行して、実験用の HyperDriveConfig を設定します。
y_testという変数に格納され、モデルから予測された確率はy_predictedという変数に格納されます。HyperdriveがAUC指標のハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログ記録を追加する必要があります。解決策：次のコードを実行してください。
ソリューションは目標を満たしていますか?
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning を使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdrive を使用して、モデルの AUC メトリックを最適化するパラメータを見つけます。次のコードを実行して、実験用の HyperDriveConfig を設定します。
y_testという変数に格納され、モデルから予測された確率はy_predictedという変数に格納されます。HyperdriveがAUC指標のハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログ記録を追加する必要があります。解決策：次のコードを実行してください。
ソリューションは目標を満たしていますか?
DP-100 試験問題 369
株価を予測するための機械学習モデルを実装しています。
このモデルは PostgreSQL データベースを使用し、GPU 処理が必要です。
必要なツールが事前に構成された仮想マシンを作成する必要があります。
何をすべきでしょうか?
このモデルは PostgreSQL データベースを使用し、GPU 処理が必要です。
必要なツールが事前に構成された仮想マシンを作成する必要があります。
何をすべきでしょうか?
DP-100 試験問題 370
Azure Machine Learning ワークスペースから実行される実験を取得するためのコードを記述します。
この実行では、Azure Machine Learning のモデル解釈サポートを使用して、モデルの説明を生成し、アップロードしました。
組織内のビジネス マネージャーは、モデル内の機能の重要性を確認したいと考えています。
モデルの特徴とその相対的な重要性を次のような出力で印刷する必要があります。
コードをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
この実行では、Azure Machine Learning のモデル解釈サポートを使用して、モデルの説明を生成し、アップロードしました。
組織内のビジネス マネージャーは、モデル内の機能の重要性を確認したいと考えています。
モデルの特徴とその相対的な重要性を次のような出力で印刷する必要があります。
コードをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
